AI не верит в российские бренды: как нейросети формируют рынок без нас

Искусственный интеллект стал критическим звеном в потребительском выборе. Сегодня блоки AI-ответов в поисковых системах уже получают аудиторию более 47 млн пользователей в месяц. Этот трафик размещается выше классической выдачи, а значит — фактически становится новой «витриной» для брендов.

К 2030 году до 40% поисковых запросов будет обрабатываться генеративными системами, а не традиционными поисковиками. Это не прогноз «на будущее» — это изменение текущей архитектуры потребительского выбора. И в этой новой логике российские FMCG-бренды оказываются малозаметны: модели уверенно рекомендуют иностранные товары, а отечественные — либо игнорируют, либо относят к «бюджетному сегменту».

В процессе AEO- и GEO-оптимизации для клиентов мы регулярно сталкиваемся с тем, что даже сильные российские бренды «теряются» в данных, на которых обучаются модели. Причина проста: AI отражает информационную среду. Если данные о бренде фрагментарны, устарели или не представлены в англоязычном интернете — модель заполняет пробел импортным контентом. Российские компании десятилетиями уступали поле глобальным корпорациям, и сегодня это выражается не в мнении пользователя, а в предпочтениях алгоритмов.

Что происходит с видимостью российских FMCG в AI

Исследование Insight Analytics показывает: при типичных запросах о косметике, бытовой химии и продуктах питания ChatGPT системно продвигает международные бренды как «качественные» и «проверенные», а российские — как «простые» или «бюджетные».

Ключевые искажения:

• «Импорт = лучше» без аргументов;
• Отсутствие детализированных сведений о российских линейках, технологиях, стандартах;
• Низкая ассоциация с премиальным сегментом;
• Объединение всех отечественных марок в один «обобщённый» сегмент;
• Использование устаревших данных.

Это не предвзятость нейросетей. Это прямое следствие дефицита качественного контента, который сами производители выводят в интернет.

Однако несмотря на то, что глобальные модели всё ещё обучены на западном нарративе, параллельно быстро растут отечественные решения: Яндекс, Сбер, независимые разработчики. Миграция аудитории в национальные экосистемы усиливается, и государственное регулирование может дополнительно ускорить этот процесс. В результате перераспределение трафика в пользу российских LLM станет неизбежным — и вместе с ним усилится конкуренция за место уже в их AI-ответах.

Что должен делать бизнес

Малым и средним компаниям важно действовать рационально. Вкладывать «всё и сразу» в AI-видимость не нужно — но необходимо понимать, на какие источники уже опираются модели. Нейросеть всегда тянется к тем данным, которые структурированы, обновляются и подтверждены внешними площадками.

Поэтому брендам нужно входить в те источники, которые модели уже используют: отраслевые порталы, агрегаторы, экспертные медиа. В широких нишах конкурировать с глобальными корпорациями по охвату бессмысленно — выигрывают узкие сегменты и правильная работа с данными.

Проблема большинства российских компаний — хронический дефицит содержательного контента. Пресс-релизы ради отчётности и соцсети без фактуры не дают модели ни аргументов, ни знаний. Алгоритмы работают не с лозунгами, а с конкретикой.

В проектах Insight Analytics мы часто замечаем одну закономерность: как только компания начинает работать с упорядоченными данными — от детальных описаний продуктов до точного AEO- и GEO-позиционирования, — AI-видимость растёт почти сразу. Алгоритмам наконец-то есть на что опираться.

Что повышает вероятность попадания в ответы AI

• Подробные и проверяемые описания продукции;
• Англоязычные материалы и обновляемые сайты;
• Экспертные публикации, ESG-кейсы, производственные обзоры;
• Структурированные данные и Schema Markup;
• Работа с геоданными и локальными сигналами (GEO);
• Регулярное обновление сведений о стандартах и сертификации.

AI как первичный интерфейс бренда

Мы в Insight Analytics фиксируем: более чем в 70% случаев AI формирует ответы на основе официальных сайтов, отраслевых публикаций, репутационной информации и аналитики — а не на основе рекламы. Если данные отсутствуют, модель подменяет их иностранным контентом.

Борьба за место в выдаче ChatGPT, Gemini и российских LLM — это уже не вопрос PR. Это вопрос цифровой видимости и алгоритмического доверия.

Компании, которые системно вкладываются в AEO/GEO-оптимизацию — от прозрачных описаний рецептур до появления в авторитетных медиа — увеличивают шансы попадания в AI-выдачу в 2–3 раза за полгода.

Будущее сформировано данными

AI не отдает предпочтение иностранным брендам. Он работает в той среде, которую ему предоставляет рынок. Российской FMCG-индустрии пора перейти от «минимально достаточного» информационного присутствия к полноценной доказательной базе: цифрам, стандартам, техническим деталям, сопоставимым с международными.

AEO/GEO — это новая версия SEO начала 2000-х. Первые, кто научатся «разговаривать» с AI на его языке — языке данных, — станут ориентирами рынка. Остальные будут догонять.